Сахарный диабет 2 типа.

[Тарас]

Другой старый враг - диабет. Biological Design сейчас работает над новым методом его лечения совместно с крупной фармкомпанией Eli Lilly. Как именно тут поможет антитело, профессор Офран не отвечает - ссылается на коммерческую тайну, но обещает представить результаты уже через пару лет. Конкуренции с так называемой Большой Фармой израильская компания не боится.

- Мы готовы привлекать ресурсы этих корпораций чтобы расширять сферу применения нашей технологии, например, как с Eli Lilly с диабетом. Но даже с неограниченными средствами они не смогут догнать с нас в этой гонке, - уверен Янай Офран. - Мы начали использовать ИИ для разработки антител за много лет до того, как другие об этом только задумались. Сейчас мы первая компания в мире, доведшая разработанное на компьютере лекарство до клинических испытаний. Этот раунд мы выиграли.

Понятно, что если сгенерированные алгоритмом лекарства докажут свою эффективность, у технологии появятся аналоги. За дело возьмутся стартапы и исследовательские отделы корпораций, но для обучения искусственного интеллекта нужна база данных. Biological Design собирает ее уже много лет и каждый месяц пополняет ее на миллиарды дополнительных единиц.

- Если другие начнут этим заниматься сейчас, они наберут такой же объем данных, в лучшем случае, через несколько лет. Еще пару лет займет обучение моделей, - считает профессор Офран.- И только тогда они окажутся там, где мы сейчас. А мы будем уже на следующем шаге. Наконец, разработав каждую молекулу, мы патентуем ее и ее аналоги, и никто другой не сможет ее использовать.

Индивидуальный подход

Еще один результат - развитие искусственного интеллекта может заметно удешевить производство новых лекарств. Ведь самая дорогая часть процесса - клинические испытания.

- Почему они такие дорогие? - рассуждает Янай Офран.- Потому что нам нужно показать статистически заметный эффект по сравнению с плацебо или существующим лечением. Впечатляющей статистики можно добиться двумя способами: большой выборкой испытуемых или очень заметным эффектом. Грубо говоря, если лекарство позволяет онкопациенту прожить на 4 месяца дольше, для доказательства нам нужны тысячи испытуемых.

А если оно излечивает рак полностью, то достаточно показать это на гораздо меньшем числе людей. Отсюда вырисовывается путь к удешевлению испытаний - подобрать именно тех пациентов, которые сильнее отзовутся на лечение. И сделать это тоже может наш искусственный интеллект.

Другая интересная перспектива - сгенерированные на компьютере умные лекарства, которые могут менять свое действие в зависимости от организма конкретного человека.

- Наука сейчас понимает, что болезни одинаковые, но люди разные и поэтому могут по разному реагировать на болезнь и на лечение. Мы можем сконструировать лекарство, которое сумеет подстраиваться под пациента, под особенности его организма, утверждает профессор Офран.

- Например, при высокой кислотности оно будет работать одним способом, а при низкой - другим. Антитела, которые мы испытываем в Австралии, - первый шаг в этом направлении.

Часто самообучающийся искусственный интеллект боятся применять в критически важных сферах. Ведь никогда нет 100 - процентной гарантии от ошибки, но в случае разработки лекарств на компьютере такого риска нет.

- Как делали раньше новое лекарство? Находили случайным образом новые вещества и тестировали их на культурах клеток, чтобы понять, работают ли они или могут принести вред. Потом испытывали их на животных, затем - на здоровых людях и, наконец, на пациентах.

Мы сделаем все то же самое, только на самом первом этапе берем не случайное вещество, а подсказанное искусственным интеллектом. Я всегда говорю свои сотрудникам, что если мы прошли все эти этапы, уже не важно, какое вещество придумает алгоритм - оно будет всегда максимально эффективным.

При этом искусственный интеллект, не ограниченный инерцией мышления способен иногда выдвигать совершенно неожиданные гипотезы. Но проверкой идеи искусственного интеллекта занимаются живые люди и иногда открывают при этом новые биологические закономерности.

Прямо сейчас, команда Biological Design готовит к публикации статью о механизме контроля клеток иммунной системы. Его выявили во время работы над лекарством, которое сейчас испытывают в Австралии.

Самое же главное, что это только начало. Антитела - важный, но все - таки довольно частный случай человеческого белка. Но если их можно конструировать на компьютере, то нет никакой принципиальной проблемы в том, чтобы находить и другие белки с нужными свойствами.

- Конечно, для обучения алгоритма работе понадобятся миллионы примеров, - признает Янай Орфан. - Но, думаю, человечество научится производить белки заданной формы уже в ближайшем будущем. Может быть через 10 лет, может - через пятьдесят, но это точно произойдет.

https://dzen.ru/a/Y_PVCPju6gl546eC